GPT-4-OpenAI旗下AI大模型

3个月前发布 16 00

GPT-4是OpenAI的大型语言模型的最新版本。它在各种各样的互联网文本上进行了训练,但也从其他各种来源学习。因此,它能够以对话的方式生成富有创造性、连贯性和与上下文相关的句子...

收录时间:
2024-09-11
GPT-4-OpenAI旗下AI大模型GPT-4-OpenAI旗下AI大模型
GPT-4-OpenAI旗下AI大模型

7月7日,AIHub最新消息:所有具有成功付款历史的现有 API 开发人员都可以访问具有 8K 上下文的 GPT-4 API。

GPT-4是什么?

GPT-4是OpenAI的大型语言模型的最新版本,是目前最先进的系统,能够产生更安全、更有用的回应。它能够解决更困难的问题,准确度更高,这要归功于它更广泛的一般知识和问题解决能力。

它在各种各样的互联网文本上进行了训练,但也从其他各种来源学习。因此,它能够以对话的方式生成富有创造性、连贯性和与上下文相关的句子。

GPT-4特性

该模型使用了人类反馈的强化学习(RLHF)进行训练,这与其前身GPT-3相似。然而,GPT-4有几个改进和新特性:

  1. 性能提升:GPT-4对复杂提示的理解更好,可以提供更准确、更详细的回应。它对微妙的提示也有更好的理解。
  2. 安全措施:OpenAI在GPT-4中实施了几项安全措施,以尽量减少有害和不真实的输出。该模型已经使用了更大的有害输出数据集进行微调,并且对什么构成有害内容有更好的理解。
  3. 多模态能力:GPT-4不仅可以理解和生成文本,还可以理解和生成图像。这使它成为一个多模态模型,能够处理涉及文本和图像的任务。
  4. 应用:GPT-4可以用于广泛的应用,包括草拟电子邮件、编写代码、创建书面内容、在各种科目上进行辅导、翻译语言、为视频游戏模拟角色等等。
  5. 研究和更新:OpenAI继续研究和更新GPT-4,以提高其能力、安全性和实用性。他们也在探索将其用于特定领域的合作伙伴关系。
  6. 访问和定价:OpenAI通过其API提供对GPT-4的访问,该API的定价是单独的。他们还为研究人员和开发人员提供了一个免费的层次,以便他们可以试验该模型。
  7. 反馈和报告:用户可以通过用户界面提供有关问题模型输出的反馈,这有助于OpenAI改进模型和其安全措施。

如何使用GPT-4?

  1. 个人用户:可以在ChatGPT Plus上使用GPT-4,http://chat.openai.com/
  2. 开发者:可以使用API构建应用和服务,https://platform.openai.com/docs/guides/gpt

详细介绍:

请注意,虽然GPT-4是一个强大的工具,但它并不完美,有时可能会产生错误或无意义的答案。

数据统计

数据评估

GPT-4-OpenAI旗下AI大模型浏览人数已经达到16,如你需要查询该站的相关权重信息,可以点击"5118数据""爱站数据""Chinaz数据"进入;以目前的网站数据参考,建议大家请以爱站数据为准,更多网站价值评估因素如:GPT-4-OpenAI旗下AI大模型的访问速度、搜索引擎收录以及索引量、用户体验等;当然要评估一个站的价值,最主要还是需要根据您自身的需求以及需要,一些确切的数据则需要找GPT-4-OpenAI旗下AI大模型的站长进行洽谈提供。如该站的IP、PV、跳出率等!

关于GPT-4-OpenAI旗下AI大模型特别声明

本站AI导航站提供的GPT-4-OpenAI旗下AI大模型都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由AI导航站实际控制,在2024年9月11日 下午12:17收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,AI导航站不承担任何责任。

相关导航

CodeShell-北京大学开源的代码大模型

CodeShell-北京大学开源的代码大模型

CodeShell是北京大学知识计算实验室联合四川天府银行AI团队研发的多语言代码大模型基座。CodeShell具有70亿参数,在五千亿Tokens进行了训练,上下文窗口长度为8192。在权威的代码评估Benchmark(HumanEval与MBPP)上,CodeShell取得同等规模最好的性能。,CodeShell是北京大学知识计算实验室联合四川天府银行AI团队研发的多语言代码大模型基座。CodeShell具有70亿参数,在五千亿Tokens进行了训练,上下文窗口长度为8192。在权威的代码评…
SmolLM-HuggingFace发布的高性能小型语言模型

SmolLM-HuggingFace发布的高性能小型语言模型

SmolLM是由 Huggingface 最新发布的一组高性能的小型语言模型,参数分别为 1.35 亿、3.6 亿和 17 亿,训练数据来自高质量数据集 SmolLM-Corpus,其中包括 Cosmopedia v2、Python-Edu 和 FineWeb-Edu。SmolLM 模型在多种基准测试中表现不错, 适合跑在手机这种终端设备上。,SmolLM是由 Huggingface 最新发布的一组高性能的小型语言模型,参数分别为 1.35 亿、3.6 亿和 17 亿,训练数据来自高质量数据集 SmolLM-Corpus,其中包括 Cosm…